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商业地产大数据,如何助推品牌、开发运营商效益倍增?

 

 

在城市化的进程中,围绕商业地产(购物中心、商业街区、独立百货等)进行的消费活动,仍是城市中不可或缺且较为主流的商业场景和生活场景。

 

而无论是各类型的品牌以及商业地产的开发商、运营商,都想围绕商业地产场景,揽获更多客流,以获得更大商业价值。

 

基于商业地产投资、租赁等成本较大,且反复的疫情又进一步加大了风险。所以对商业地产场景和ROI的理性评估就显得格外重要。

 

但对于不少品牌和开发运营商来说,陌生城市的城市商业地产的选择像是一个“盲盒”,会面临不少风险和挑战:

 

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 挑战1

 收集数据费时、费力、费心

品牌开店选址前期通常会耗费大量时间,选址周期长。新入驻一个或多个城市时,在数据层面,可能会面临数据少、数据繁杂、数据标准不统一、时效性差等问题。

 

传统选址还需要多名员工线下跑点位,数客流,查交通,考察维度多就会耗费大量人力成本,且选址结果带有一定主观性,导致后续开店业绩不符预期。

 

 GeoQ Data 解决方案

数据全面,即拿即用,节省时间和人力

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覆盖全国范围,即拿即用的空间矢量数据,支持空间交互查询、多数据层空间叠加分析、周边自定义范围数据查询等。

商业地产由智图数据生态体系支撑,位置准确、类型覆盖独立百货、各种专业卖场、购物中心、商业街、美食城等,属性除了基础名称地址外,还包含12种业态和占比、连锁品牌分布、以及商场评分、商场内部平面图等,不需要再耗费人工收集整理,助推品牌抢占发展时机。  

 

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 挑战2

 拿到数据,不知如何应用,发挥其价值

获取数据后,按需针对性清洗数据,以及如何将不同类型的数据进行叠加应用、合理分析亦是难题。

 

合适的点位要考察人口客流、人流动线、交通便捷度、周边竞品情况等等,每一项都需要大量数据的分析应用。

 

 GeoQ Data 解决方案

大数据分析+可视化平台,降低数据使用门槛

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专业数据分析平台,将数据可视化,更能实现多源数据空间融合,有效提升商业地产数据价值,科学分类,即拿即用。

 

不同类型品牌入驻商业体的类型和等级不同,比如茶百道、欧莱雅、盒马鲜生三类品牌,有的是偏向商业体周边、有的偏向高端百货类型、有的偏向居住人群密集的中高端社区。而商业地产数据有客观、准确的评分体系对全国商业体进行打分分级,便于快速针对性筛选。

 

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 挑战3

 数据采购成本较高

当前,“数字化”已成为众多企业在“后疫情时代”突围的不二选择,而大数据则是数字化的根基,但单项采集成本很高。

 

 GeoQ Data 解决方案

依托于智图数据生态体系和选址平台

降低采购成本

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依托于GeoQ数据生态体系和为连锁行业打造的网规选址平台GeoQ Ana,GeoQ Data商业地产数据极具性价比。

其中人口客流、商场业态占比、连锁品牌类型数量、竞品分布等数据,属性按季度更新。数据更新价更低,可实实在在降低数据采购成本。

 

 

品牌方商业地产数据应用场景

GeoQ Data商业地产数据

 

1. 基于全国或者感兴趣城市范围,考察商业中心的基本信息,如:

  • 商业类型(专业卖场、商场、配套零售或步行街等);

  • 楼层、营业面积:作为商业体规模的衡量指标;

  • 地理位置:考察周边人口、交通便利度等等。

 

购物中心基本信息对比

GeoQ Data商业地产数据 

 

2. 考察商业中心的周边配套

周边住宅小区和写字楼的规模及现状在一定程度上会影响商场人流的数量和稳定性以及消费情况。分析其具体指标,了解商业中心的周边配套情况,进而深入了解该购物中心是否适合品牌入驻。

详细指标如:

  • 住宅小区数量、户数、平均建成时间

  • 写字楼的数量和平均建成时间

  • 周边500米餐饮、教育、医疗等公共服务设施

 

 

3. 商业中心的客流分析

考察商业体连续时间内的客流变化情况,月客流、周客流、天客流分析,节假日和工作日客流分析等

 

4. 商业中心的客流画像分析

考虑商场的常驻人口和客流:每个品牌都有自己的目标人群,利用GeoQ Data客群数据叠加商场面数据可以制作商场人流画像。

分析人群的基础属性、财富属性和个人偏好,如年龄、学历、从事行业、消费水平、旅行和APP偏好等。

比如一般情况下“18-40岁”的中青年群体为消费主体,若该购物中心人口年龄结构中该年龄段人口占比较高就更适合相关品牌入驻。

商场客流画像可以分析到访人群职住地距离以及到访、旅游、购物偏好等。

结合人群分析的数据结论找到与品牌自身定位相匹配的消费群体,进而选择最为匹配的购物中心作为其入驻首选。

 

商场客流画像对比

GeoQ Data商业地产数据 

 

5. 了解商业中心业态分布

不同的商场定位不同,其业态分布也会有所不同。了解商业中心整体和每层的业态分布,能帮助品牌快速定位,比如母婴类关注品牌与教育培训类关注品牌有一定的相似度。

详细指标如:

  • 商业地产数据:娱乐休闲占比、美食饮品占比、运动健身占比……

  • 内部数据:楼层、大类、中类

 

商业中心业态对比

GeoQ Data商业地产数据 

 

6. 了解商业中心内部布局

考察商业体内部每一层有哪些品牌,店面大小及位置信息等,快速了解商场内部布局。

商业中心不同楼层业态分布

GeoQ Data商业地产数据 

 

某商业中心一楼以服饰门店居多,三楼基本为美食,若是服饰、美食相关品牌入驻一、三楼则需考虑竞品情况,数据准确、直观可见,助力决策。

 

7. 了解竞品情况

俗话说:“知己知彼百战不殆”,考察竞品所在商场类型、价格、楼层等,辅助品牌选址入驻商场合适的楼层以及价格定位。

详细指标如:

  • 商业地产数据:商场名称、商场类型、商场等级

  • 内部数据:楼层、均价

 

可通过GeoQ Data品牌数据,详细查看竞品数量和分布。

 

开发运营方商业地产数据应用场景

GeoQ Data商业地产数据

 

1. 商业中心业态、客流画像分析

 

商业地产市场已进入存量改造时代,同质化严重,而随着互联网的发展、Z世代的崛起,消费者的生活越来越多元化。

 

借助GeoQ Data商业地产数据可查看现有业态情况,根据商业中心自身定位以及当下热流,对业态、品牌进行调整,衡定项目的定位和功能组合。

详细指标如:

娱乐休闲占比、美食饮品占比、运动健身占比……

 

同时利用GeoQ Data客群数据制作商场人流画像,分析目标人群,针对目标人群打造符合自身的商场“标签”,催生新玩法,增加消费者黏性的同时展现自身差异化。

 

比如大部分为喜爱艺术的消费者,便可以注入不同主题的艺术策展;若大部分倾向于夜间消费,便可打造夜够、夜食等多种夜间消费模式。

 

2. 了解城市商业情况

随着一二线城市商业项目的逐渐饱和,发展相对缓慢的三四线城市迎来了快速发展的好时机。了解城市商业的整体情况,多维度对比城市商业发展潜力,能帮助开发商快速布局。

详细指标如:

  • 统计年鉴数据:GDP、社会消费品零售总额、常住人口、人均可支配收入……

  • 商业地产数据:各市商业中心数量、各市商业中心等级占比、各市商业中心类型占比……

 

 

3. 了解商圈商业情况

“一个商业项目的成功与否,在选定了地点的那一刻就已经注定,地点选得好,该项目就成功了80%;反之,我们只有20%的把握”。那么,全面了解了城市情况,也要充分考虑商场即将入驻的商圈情况,比如商圈人流情况、商圈配套设施情况、交通便捷程度、商圈中已有商业中心情况等,分析其具体指标,深入了解商圈情况,辅助开发商选址。

 

商业地产数据属性

GeoQ Data商业地产数据

 

对于很多投资人、开发商、品牌商来说,收集分析商业地产数据都是挺头疼的一件事,数据量大且维度多,而且如何更好地发挥数据价值,也是难上加难。

连锁品牌选址,考虑大型商场及周边,部分连锁品牌只入住百货,不同类型和定位的品牌入驻的商场类型和等级也不同,但目前市面上暂无此类即拿即用的数据。为助力各行业获取更加精细化、准确化的商业地产数据,掌握全国商业地产整体情况,辅助进行市场分析、商业选址,GeoQ推出了商业地产数据。

 

GeoQ Data商业地产数据基于GeoQ Data智图全域数据,如矢量数据、品牌数据、多维数据、人口数据、POI数据等形成了自己特有的丰富属性。

6个大类,68个属性,对商业地产进行描述,包含:

  • 基础属性:唯一id、名称、地址、中心点坐标、所属省市县三级行政单元等

  • 增值基础属性:地产开发商、楼层、营业面积、所属板块、所属街区、等级、是否有内部数据等

  • 交通属性:周边地铁站点信息、公交站点信息、停车位数量、到地铁站的步行时长/min

  • 人口客流属性:居住\工作人口、工作日\节假日客流数据

  • 商业属性:连锁品牌的快时尚数量、快餐数量、电影院的有无、奢侈品专柜有无等

  • 内部业态属性:服饰鞋包、潮流生活、运动健身、数码家电、母婴儿童等数量及占比

数据为矢量形式,可转Excel,覆盖全国,每季度更新。

 

 

如果您正在寻找准确、详实、覆盖全面的商业地产数据,不妨找GeoQ小助理聊聊,将为您提供专业、贴合业务且高性价比的方案!

GeoQ小助理(请备注企业+姓名)

 

 

 
 

 

 

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